Apr, 2024

基于笔画的手写古吉拉特文字体生成框架的设计与开发

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TL;DR设计了一个用于生成手写古吉拉特字体的框架，通过学习阶段和生成阶段实现，用户提供一小部分字符，系统根据学习的规则和提取的笔画自动生成手写古吉拉特字体，评估结果显示主观评估准确率为 84.84%，客观评估准确率为 84.28%。
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发现论文，激发创造
  • 协作笔画精化的手写中文字体生成

    提出了一种使用基于卷积神经网络的模型生成中文手写字体的方法，该方法结合了协作训练策略、在线缩放增强以及自适应预变形技术，仅需要 750 个有配对的训练样本，无需预训练网络、额外的数据集资源或标签，并且在手写字体合成方面表现显著优于现有的方法。

    Apr, 2019

  • 孟加拉和天城体字的静态和动态合成

    该论文旨在利用运动等效模型为两种印度语文字，孟加拉语和梵文手写签名生成合成签名，并通过与真实签名的比较获得外观和性能方面的有希望的结果。

    Jan, 2024

  • SE-GAN: 利用骨架增强的 GAN 模型生成毛笔手写字体

    本文提出了一种基于 GAN 的图像翻译模型，该模型结合了骨骼信息，用于生成手写字体。实验结果表明，该模型的生成效果优秀。

    Apr, 2022

  • 用于印地语书写的跨语言词汇识别和定位框架

    提出了一种新的跨语言平台，用于手写单词识别和标记低资源脚本，其中使用可用脚本（考虑为源脚本）的充分大的数据集进行训练，并在其他脚本（考虑为目标脚本）上进行测试，该跨语言框架通过使用浅显易懂的分区内字符映射进行有效的学习，成功实现了在少量训练数据的情况下识别和标记三种印度脚本中的文本。

    Dec, 2017

  • 利用 CycleGAN 生成手写汉字

    采用 DenseNet CycleGAN 方法生成手写汉字，提出内容准确度和风格差异作为评估指标。

    Jan, 2018

  • UIT-HWDB: 使用转移学习方法构建越南随笔手写图像识别的新基准

    本文提出了转移方法来构建手写图像数据集，以有效评估离线手写识别方法。我们提供了一个高质量的合成数据集，并使用各种现有方法进行了实验，以找出解决越南语手写识别问题的挑战。

    Nov, 2022

  • 对印地语在线手写字符进行字符识别的结构分析

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    Oct, 2023

  • 基于标签的大规模字体检索与生成特征学习

    本文提出了一种基于标签的大规模字体检索方法，通过构建包含近 20,000 字体、2,000 标签和数十万个字体 - 标签关系的数据集，设计了一种新型的生成特征学习算法，结合注意机制和识别 - 检索模型，有效提升了字体检索的性能。

    Sep, 2019

  • 基于 Transformer 的乌尔都文手写文字光学字符识别器

    本文介绍了使用 Transformer 来识别复杂的乌尔都手写文本的方法。

    Jun, 2022

  • 使用生成对抗网络进行笔迹特征分析

    使用改进的 DCGAN 架构和强化学习技术，本文提出一种智能系统，旨在学习实体的手写字体，可以用于鉴别伪造文件、签名验证、计算机生成艺术和文件数字化等领域。初步实现结果表明，该算法在 MNIST 数据集上表现优异。

    Nov, 2016